Un article rédigé par Donald DePalma et Arle Lommel, de Common Sense Advisory, sur la traduction augmentée et la « transformation disruptive qui redéfinira le travail des linguistes professionnels ».
Alors que les technologies linguistiques se sont traditionnellement concentrées uniquement sur l'accélération des processus et la réduction des coûts, les outils actuels doivent véritablement répondre aux besoins des linguistes modernes. Chez Smartcat, notre objectif est d'exploiter les nouvelles technologies pour créer une plateforme complète qui place le linguiste au cœur du processus de traduction.
Alors que les progrès technologiques continuent de transformer le secteur de la traduction, la question qui revient le plus souvent est de savoir comment tirer parti de ces changements. L'objectif ultime est de combiner avec succès les technologies afin de créer une plateforme qui fournisse aux linguistes davantage de conseils et de contexte pour leurs projets, tout en automatisant diverses tâches à faible valeur ajoutée qui nuisent à leur productivité. Les conclusions de la CSA rejoignent parfaitement ce que nous faisons chez Smartcat : en intégrant les technologies linguistiques les plus demandées dans une plateforme cloud centralisée, nous aidons les professionnels de la langue à travailler de manière plus réactive, cohérente et productive. Et nous continuerons à nous efforcer de rester à la pointe de cette transformation technologique, tout en conservant une perspective centrée sur les linguistes. Nous espérons que vous apprécierez la lecture de l'article de blog de Donald et Arle sur ce sujet ci-dessous !
Publié à l'origine sur le blog CSA.
Les services linguistiques sont aujourd'hui à l'aube d'une transformation disruptive qui redéfinira le mode de travail des linguistes professionnels. Ce changement sera rendu possible par la généralisation de l'intelligence artificielle (IA), qui étendra leur portée et leurs capacités et les rendra bien plus efficaces qu'ils ne pourraient l'être autrement. CSA Research appelle ce nouveau professionnel le « traducteur augmenté ». Tout comme la « réalité augmentée » utilise l'IA pour enrichir l'accès des individus aux informations pertinentes sur leur environnement, cette transformation fournit aux linguistes davantage de contexte et d'orientation pour leurs projets. Ils travaillent dans un environnement riche en technologies qui traite automatiquement bon nombre des tâches à faible valeur ajoutée qui leur prennent un temps et une énergie considérables. Il leur fournit les informations pertinentes dont ils ont besoin au moment où ils en ont besoin.
Cette puissance de calcul aidera les professionnels de la langue à être plus cohérents, plus réactifs et plus productifs, tout en leur permettant de se concentrer sur les aspects intéressants de leur travail plutôt que sur la « traduction automatique ». Jusqu'à présent, les développeurs de technologies linguistiques ont concentré leurs efforts sur l'accélération du processus et la réduction des coûts. Ces facteurs ont conduit de nombreux traducteurs à se sentir éloignés des aspects mêmes de leur travail qui les avaient attirés au départ : la créativité linguistique, le défi de résoudre des problèmes complexes et la possibilité de travailler sur des textes et des sujets stimulants. Les traducteurs constatent souvent qu'ils passent autant de temps à gérer la technologie qu'à traduire, et que leurs tarifs sont toujours sous pression. Le modèle de traduction augmentée change tout cela en aidant les linguistes lorsqu'ils en ont besoin et en s'effaçant lorsqu'ils n'en ont pas besoin. Aujourd'hui, nous voyons apparaître les premiers éléments de ce nouveau paradigme, mais ses contours se précisent. À quoi ressemblera ce nouveau modèle ? Nous prévoyons qu'il utilisera les technologies suivantes :
Adaptative traduction automatique. Cette technologie, actuellement disponible dans Lilt et SDL BeGlobal – apprend à la volée auprès des traducteurs. Elle s'adapte au contenu sur lequel ils travaillent, apprenant automatiquement la terminologie et le style. Il mémorise ce que les linguistes ont déjà traduit au niveau des sous-segments et va au-delà de la mémoire de traduction pour aider à traduire des textes qu'il n'a jamais vus auparavant, d'une manière cohérente avec la façon dont chaque professionnel travaille. Plutôt que post-éditer la traduction automatique d'une qualité douteuse, les linguistes considèrent les résultats comme des suggestions qu'ils peuvent choisir d'utiliser ou non. Plus ils utilisent le système, plus ces suggestions s'améliorent.
Traduction automatique neuronale. Aujourd'hui, la NMT nécessite une puissance de traitement considérable, mais à mesure que la technologie mûrit, elle améliorera la fluidité de la MT et sa capacité à « se fondre » dans la traduction humaine. Même si la NMT est en pleine ascension dans le cycle du hype, elle représente une avancée majeure. De nombreux acteurs technologiques majeurs, tels que Baidu, Facebook, Google, et Microsoft – ainsi que des fournisseurs de technologies de traduction spécialisés – tels que SYSTRAN et Iconic – développent activement cette technologie.
Gestion de projet automatisée. La gestion de projet peut prendre beaucoup de temps, tant pour les gestionnaires que pour les linguistes. Les processus manuels tels que la facturation et la paperasserie, qui prennent un temps précieux, peuvent être automatisés. Lorsque systèmes lights-out gèrent ces tâches sans intervention humaine, ils permettent aux traducteurs, interprètes et réviseurs de se concentrer sur leurs tâches.
Enrichissement automatisé du contenu (ACE). Cette technologie commence tout juste à se développer, grâce à des projets tels que FREME et des offres commerciales telles que OpenCalais. ACE sera utile aux linguistes en reliant automatiquement les termes à des ressources faisant autorité et en aidant à les désambiguïsier, ce qui améliorera la traduction automatique. Il ouvrira de nouvelles perspectives dans le domaine de la transcréation en aidant les linguistes à trouver des contenus et des ressources spécifiques à une région, qui permettront de rendre les traductions plus pertinentes pour le public cible.
Pour que cette vision devienne réalité, les différents composants technologiques devront communiquer entre eux, fonctionner et apprendre du linguiste. Par exemple, un système ACE interrogera une base de données terminologique afin d'identifier des termes et de les suggérer. Le système de traduction automatique s'interfacera avec les deux pour lever les ambiguïtés du texte et utiliser leurs suggestions. Toutes ces informations seront intégrées à la mémoire de traduction, qui fusionnera de plus en plus avec la traduction automatique. Le système de gestion de projet automatisé apprendra à connaître les différents linguistes, leurs emplois du temps, leurs forces et leurs faiblesses, et leur attribuera des tâches en fonction d'un profil personnalisé.
L'avantage pour les linguistes est qu'ils ne seront plus à la fin d'une chaîne sans aucune influence sur le processus. Au contraire, ils contrôleront et travailleront avec toutes ces technologies et deviendront beaucoup plus productifs. Cela réduira leur coût par mot tout en augmentant leur valeur et leur taux horaire effectif. Cela soulagera la monotonie de la traduction de variantes répétitives de textes basiques et aidera les traducteurs à être plus cohérents et précis. De telles transformations ont eu lieu dans d'autres secteurs. Par exemple, la comptabilité informatisée a éliminé l'aspect arithmétique du travail des comptables dans les années 1980, leur permettant ainsi de se concentrer sur la planification commerciale et l'analyse financière en temps réel, qui ont bien plus de valeur que le simple suivi des fonds après coup. De même, la prochaine génération de traducteurs augmentés éliminera les tâches routinières de faible valeur que les machines peuvent parfaitement accomplir, et se concentrera plutôt sur la création de valeur ajoutée et l'augmentation de la valeur de la langue pour leurs clients.
Les recherches menées par CSA montrent que les prestataires de services linguistiques qui adoptent les nouvelles technologies connaissent déjà une croissance plus rapide que ceux qui restent à la traîne, et l'émergence de la traduction augmentée ne fera que renforcer cet avantage. Cette nouvelle méthode de travail utilise des technologies existantes dans de nouvelles combinaisons, plutôt que d'attendre des avancées utopiques en matière d'intelligence artificielle. Elle ne remplace pas les professionnels de la langue, mais leur fournit les outils et les ressources nécessaires pour offrir le meilleur rapport qualité-prix et la meilleure qualité possible. Le passage à la traduction augmentée ne se fera pas sans heurts, mais comme cette technologie s'oriente vers une perspective centrée sur les linguistes, elle recèle un potentiel énorme pour ceux qui sont prêts à s'adapter à l'évolution du paysage technologique.
